Nanocomposite Electrolytes with Fumed Silica and Hectorite Clay Networks: Passive versus Active Fillers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of nanocomposites constitutes a versatile and robust approach in the development of novel electrolytes with tailored electrochemical and mechanical characteristics. In this study, we examine the morphology, rheology, and ion‐transport properties of two types of nanocomposite electrolyte gels, one consisting of branched silica nanoparticles and the other composed of hectorite clay. In the first system with hydrophobic (fumed) silica, oligomers of poly(ethylene oxide) (PEO), and lithium salt, the silica acts as a passive filler and does not participate in ion transport. The electrochemical properties are controlled by the salt–PEO electrolyte, allowing for ionic conductivities greater than 10 –3 S cm –1 at ambient temperature. At sufficiently high concentrations, the silica forms an elastic gel possessing a large open network structure that provides for unimpeded ion mobility. In the second system composed of lithium‐exchanged hectorite filler, the nanoscale platelets serve as the anion. This active filler yields ionic conductivities in excess of 10 –4 S cm –1 and lithium transference numbers approaching unity. Similar to fumed silica, the hectorite clay also forms an elastic gel network. However, the morphologies of the two systems are distinctively different both in terms of network structure and characteristic length scale. These morphological differences manifest themselves in different rheological responses with regard to gel modulus and yield stress.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle